Dit artikel presenteert een model-agnostische methode voor het produceren van vastgoedprijsindexcijfers. De motivatie hiervoor is om niet-lineaire en niet-parametrische modellen, zoals Machine Learning (ML), op te nemen in de verzameling van algoritmen om prijsindexcijfers te berekenen.
De belangrijkste innovatie is het gebruik van individuele out-of-time voorspellingsfouten om prijsveranderingen te meten. De in deze studie gebruikte gegevens bestaan uit 29.998 commerciële vastgoedtransacties in New York, in de periode 2000-2019. De resultaten geven aan dat de voorspellingsnauwkeurigheid hoger is voor de ML-modellen in vergelijking met lineaire modellen. Aan de andere kant zijn ML-algoritmen meer afhankelijk van de gegevens die worden gebruikt voor de kalibratie; ze produceren minder stabiele resultaten wanneer ze worden toegepast op kleine steekproeven en kunnen bias vertonen. Daarom moeten maatregelen worden genomen om de bias te verminderen, rekening houdend met de bias- en variantie trade-off.
Download whitepaper (in het Engels)
Auteurs:
- Felipe D. Calainho, PhD kandidaat, University of Amsterdam Business School
- Alex M. van de Minne, Research Scientist MIT Center for Real Estate
- Marc K. Francke, University of Amsterdam - Faculty of Economics and Business and Ortec Finance
Vragen?
Neem gerust contact met Marc Francke op als je vragen hebt over de paper.Contact
Marc Francke
Head of Real Estate ResearchGerelateerde insights
-
26 september 2022Seminar Vastgoedsturing 2022Donderdag 24 november 2022 organiseren we de derde editie van het seminar Vastgoedsturing met als thema “Nieuwe inzichten om invulling te geven aan de Nationale Prestatie Afspraken.” Zorg dat je niets mist en schrijf je snel in!
-
26 september 2022Naar een duurzame woningvoorraad in 2050Verduurzaming van de woningvoorraad is één van de grootste opgaven voor de woningcorporaties. Vabi en Ortec Finance hebben een routekaart opgesteld. Met deze concrete stappen, en met behulp van onze software, helpen wij corporaties met het verduurzamen van de voorraad in 2050.
-
22 september 2022Prinsjesdag 2022: Gevolgen van de Rijksbegroting 2023 voor woningcorporatiesPrinsjesdag 2022, we bespreken enkele belangrijke voorgenomen plannen voor woningcorporaties. Rondom de meer concrete plannen en maatregelen, bieden wij een advies hoe deze in onze prognosemodellen WALS en SAM in te richten om de impact op de meerjarenbegroting in beeld te brengen.
-
20 september 20225 tips: zo gebruik je het WALS Dashboard tijdens de begrotingsrondeDe Nationale Prestatieafspraken hebben grote impact op de meerjarenbegrotingen van woningcorporaties. Wat betekent dit voor de financiële resultaten van jouw corporatie? Gebruik daarvoor het WALS Dashboard.
-
29 augustus 2022De stijgende doorlooptijd van nieuwbouwprojecten voor woningcorporaties voorspelbaar makenDe planning- en opleveringstijd van nieuwbouwprojecten bij woningcorporaties loopt op. Edwin Seda en Pieter Postma geven hun visie op de hoofdredenen van deze toename.
-
25 augustus 2022Podcast: Is Interim Management een constructieve oplossing?Wil je in 25 minuten volledig bij zijn over onze visie op interim-management en hoe we je kunnen ondersteunen inclusief praktijkvoorbeelden. Beluister dan deze podcast.
-
17 augustus 2022Ortec Finance op Corporatieplein: Effectiviteit, efficiëntie en transparantie van corporatiesturing vergrotenDe sector staat voor grote uitdagingen. Hoe kan Ortec Finance woningcorporaties hierbij helpen? Pieter Postma geeft alvast inzicht in wat het bedrijf er op 22 september over vertelt tijdens CorporatiePlein 2022.
-
15 augustus 2022Maandalert Woningmarkt augustus 2022
In deze Maandalert Woningmarkt analyseren we de maand Juni 2022. De prijsontwikkeling op de Nederlandse woningmarkt is lager dan in mei. Dit past in de dalende tendens van de afgelopen maanden waarbij het aantal gemeenten met een negatieve prijsontwikkeling sterk toeneemt.
-
02 augustus 2022Publicatie Leidraad Aw Economische Parameters dPi 2022 en Ortec Finance Scenarioset Q3In dit artikel bespreken we de Leidraad voor de dPi 2022, onze eigen OFS Q3 economie en de belangrijkste verschillen tussen deze verwachtingen en het vorige kwartaal.